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港科大（广州）等团队提出HeLa-Mem方法，通过赫布式关联学习构建对话历史的带权关系网络，使AI Agent能在长对话中跨片段、多跳召回语义不相似但经历上相关的信息，提升长期记忆的关联性与检索效率，在LoCoMo基准上以更少token开销显著提升多类问答性能。
ACL 2026会议规模创历史新高，投稿量暴增45%，华人学者表现突出：三篇最佳论文第一作者均为华人，18篇杰出论文中华人主导占比极高；三篇获奖论文分别聚焦大模型的语言学推理缺陷、受人类工作记忆启发的建模方法、以及局部注意力机制的形式化表达力分析，体现NLP基础研究向认知科学与理论语言学深度回归。
港中文/FaceMind团队提出ToxPrune方法，通过在推理阶段从BPE词表中物理剪枝有毒子词，实现零训练、零权重修改的大模型毒性抑制；在NSFW-3B模型上毒性评分从0.89降至0.13，同时提升语言质量与多样性；该方法与Radford团队的预训练级Token过滤形成互补，构成AI安全纵深防御体系。
